ANÁLISIS DE INTERDEPENDENCIA E IMPACTO SOBRE LA ESTRUCTURA

PRODUCTIVA DEL VALLE DEL CAUCA

Encadenamientos y Evaluación de Cambios en la Demanda Agregada y en los Precios de los Factores de Producción Utilizando la Matriz

Insumo Producto Regional

ANÁLISIS DE INTERDEPENDENCIA E IMPACTO SOBRE LA ESTRUCTURA

PRODUCTIVA DEL VALLE DEL CAUCA

Encadenamientos y Evaluación de Cambios en la Demanda Agregada y en los Precios de los Factores de Producción Utilizando la Matriz

Insumo Producto Regional

UNIVERSIDAD AUTONÓMA DE OCCIDENTE GRUPO DE INVESTIGACIÓN ECONOMÍA Y DESARROLLO-GIED

InvestigadoresHarold Banguero Lozano1

Henry Duque Sandoval2

Paula Andrea Garizado Román3

Diana Carolina Rojas Atehortúa4

Dirección de Investigaciones y Desarrollo TecnológicoFacultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Junio de 2008

1 Decano de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Docente Investigador. Grupo de Investigación Economía y Desarrollo – GIED - Universidad Autónoma de Occidente. hbanguero@uao.edu.co

2 Docente Investigador. Grupo de Investigación Economía y Desarrollo – GIED - Universidad Autónoma de Occidente. heduque@emcali.net.co

3 Investigador. Grupo de Investigación Economía y Desarrollo – GIED - Universidad Autónoma de Occidente. jpaulis2005@yahoo.es, pagarizado@uao.edu.co

4 Estudiante del programa de Economía. Universidad Autónoma de Occidente. dianitacr5@hotmail.com

Análisis de interdependencia e impacto sobrela estructura productiva del Valle del Cauca© Harold Banguero Lozano© Henry Duque Sandoval© Paula Andrea Garizado Román© Diana Carolina Rojas Atehortúa© 2012 Universidad Autónoma de Occidente

ISBN xxx-xxx-xxxx-xx-xPrimera edición, julio de 2012

Hernando Uribe CastroDirección de Investigaciones y Desarrollo TecnológicoFacultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Gestión editorialPrograma EditorialDirección de Investigaciones y Desarrollo Tecnológico

Jefe Programa EditorialJorge Enrique Salazar Ferro

Coordinación Programa EditorialPaula Andrea Abadía RuizClaudia Lorena González González

Corrección de estiloLuciano Rodríguez M.

Diagramación y diseñoGloria L. Jaramillo G.

Impresión LitocencoaCali - Colombia

Universidad Autónoma de OccidenteKm. 2 vía a Jamundí – Conmutador: 3188000 A.A. 2790 Cali, Valle del Cauca – Colombia www.uao.edu.co

El contenido de esta publicación no compromete el pensamiento de la Institución,es responsabilidad absoluta de sus autores.

Este libro no podrá ser reproducido en todo o en parte, por ningún medio impresoo de reproducción sin permiso escrito del titular del Copyright.

Impreso en ColombiaPrinted in Colombia

CONTENIDO

PREFACIO

En esta investigación, y utilizando como herramienta el Modelo Insumo Producto, se realiza una aplicación empírica para efectuar análisis que tengan impactos económicos sobre la estructura productiva del Valle del Cauca. Para esto se calculan indicadores de interdependencia sectorial y se plantean simulaciones de impactos ante cambios en los componentes de la demanda final y en los costos de los insumos primarios y de las importaciones, de esta forma se profundiza en el conocimiento de la estructura económica departamental.

Integrando los resultados del análisis de interdependencia y la medición de impactos, se observa una asociación muy fuerte entre los sectores clasificados como claves y los de mayores variaciones, tanto en cantidades como en precios, este es el caso de los servicios de no mercado, construcción, papel e imprenta, productos químicos y comercio; estos sectores son los que se deben monitorear para conocer el comportamiento económico de la región y sobre ellos hay que actuar para dinamizar la producción departamental, definir políticas económicas regionales y diseñar las estrategias de desarrollo.

Keywords: Matriz Insumo Producto Regional, Análisis de interdependencia Sectorial, Análisis de impactos Económicos.

JEL: C670, E23, R15, R34

INTRODUCCIÓN

La región como objeto de análisis económico ha sido plenamente justificada. Los Modelos de Crecimiento Endógeno (MCE) y la Nueva Geografía Económica (NGE) así lo han corroborado; por ejemplo, la idea central de la NGE es que el crecimiento regional obedece a una lógica de causación circular, en la que los encadenamientos hacia atrás y hacia delante de las empresas, conducen a una aglomeración de actividades que se autorefuerzan progresivamente (Moncayo, 2002).

Para precisar resultados asociados al crecimiento regional y las relaciones entre los sectores componentes, se han utilizado recurrentemente las Tablas Insumo Producto como instrumento fundamental para conocer las interrelaciones básicas del sistema productivo de una economía, por cuanto ofrecen una visión cuantitativa de la interdependencia que existe entre las diversas partes de un sistema económico. El método de análisis insumo producto se basa en un principio que no es nuevo: el de la interdependencia general entre todas las fuerzas que operan en el ámbito de un sistema económico nacional o regional; principio que es, desde hace dos siglos, la base de todos los intentos que se han hecho para explicar el circuito de la formación y distribución de la riqueza. (Fernández, 2001)

La dependencia mutua entre sectores económicos y entre éstos, y los utilizadores del resultado de la producción, forman parte de los elementos de análisis para determinar y explicar la estructura de un sistema económico, y para identificar y cuantificar las consecuencias que cambios previstos o no en algún componente de esta estructura tienen en el comportamiento o los resultados esperados de un sistema económico.

Los ejercicios que se efectúan para medir las consecuencias de modificaciones en algún componente sobre el total en general, suelen denominarse análisis de impactos y para efectos de su cuantificación, es frecuente el uso de modelos que permiten comparar estados alternativos de equilibrio en un sistema. Para ello se pretende una medición de los efectos que sobre las variables endógenas tiene un cambio en una magnitud exógena. Uno de los principales usos de la matriz insumo-producto es analizar el efecto de cambios en elementos que son exógenos a la economía. Se pueden estudiar los impactos de cambios en la demanda final sobre la producción, y hacer análisis de corto plazo o de cambios en la demanda final, producidos por agentes pequeños y a los cuales se les denominan análisis de impacto (Bonet, 2000).El objetivo principal de esta investigación es analizar los impactos sobre el aparato productivo regional, generados por cambios en los componentes de la demanda final y el valor agregado, utilizando como herramienta la Matriz Insumo Producto

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(MIP) simétrica para el Valle del Cauca. Así, se continúa con el propósito de utilizar una herramienta elaborada en una investigación anterior45, desarrollado el concepto de interdependencia económica a partir de indicadores cuantitativos que capturan las asociaciones, ligazones o encadenamientos sectoriales, y se miden impactos generados ante cambios en las cantidades (demanda) y en los precios (valor agregado), a nivel regional.

La organización del documento es la siguiente: primero, el marco conceptual del Modelo Insumo Producto; segundo, la estructura matemática del modelo; tercero, un breve resumen de la herramienta a utilizar, la Matriz Insumo Producto del Valle del Cauca; cuarto, el análisis de interdependencia sectorial donde se encuentran los coeficientes de Chenery y Watanabe, los coeficientes de Rasmussen, ponderados y sin ponderar y los multiplicadores de renta; quinto, el análisis de impactos para la economía vallecaucana en el cual se presentan las simulaciones de demanda y de precios y algunos resultados de las variaciones en las exportaciones y los aranceles y su impacto en la economía regional en el periodo 2000-2002; finalmente se presentan algunas consideraciones y los anexos.

5 Estimación de la Matriz Insumo Producto para el Valle del Cauca – año 1994. Grupo de Investigación en Economía y Desarrollo GIED – Universidad Autónoma de Occidente.

1. MODELO INSUMO PRODUCTO

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1. MODELO INSUMO PRODUCTO

La MIP se define como “cuadro de doble entrada que describe el funcionamiento de una economía, cuantificando como input los flujos de bienes y servicios utilizados en su proceso productivo por cada rama de actividad, y como outputs los que se venden a otras ramas productoras y/o se reflejan en los usos finales; todo ello, viene referido a un concreto espacio regional, nacional, supranacional, etc.”, (SADEI,1985: 19); por lo tanto, se debe entender que toda matriz insumo producto es una representación estadística que muestra las relaciones cruzadas entre las distintas ramas de una economía, medidas por los flujos que se producen entre los bienes y servicios, durante un determinado periodo de tiempo que generalmente es un año (Soza, 2007).

El modelo insumo producto desempeña una doble función; en primer lugar, una estadística, como método para valorar la información estadística disponible y las operaciones necesarias para cerrar la medición contable de la economía. La segunda tiene una mayor relación con el análisis económico. Por una parte proporciona información desagregada sobre el conjunto de una economía desde una triple vertiente (oferta, demanda y rentas) permitiendo observar las relaciones entre los distintos sectores productivos y, por tanto, el estudio de la articulación sectorial de una economía. Por otra parte, el modelo clásico de Leontief, permite realizar distintas simulaciones acerca del comportamiento de las variables económicas. La información de las tablas permite analizar estructuralmente la economía nacional o regional, caracterizando los rasgos principales de sus ramas de actividad, determinando las relaciones intersectoriales y los sectores clave de la economía, el impacto de distintas medidas de política económica, la influencia de los precios, o la respuesta de la actividad productiva a distintas perturbaciones de la demanda (Montávez, s.f).

El modelo ha tenido una amplia utilización en los diferentes ámbitos del análisis económico a nivel nacional, regional, o de un sector en particular; la aplicación de las MIP a través de distintas técnicas analíticas y algorítmicas, ofrece un instrumento adecuado para describir las relaciones entre los componentes de demanda y de producción.

Desde los primeros análisis basados en el cálculo e interpretación de los coeficientes técnicos derivados a partir de la matriz, hasta la construcción de los tradicionales modelos de precios y cantidades, existe un amplio abanico de posibilidades técnicas para atender a los diferentes objetivos del análisis económico, los cuales pueden agruparse en tres áreas de investigación:

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• Análisis Estructural: persigue la representación de características de la estructura productiva inherente a una tabla insumo producto. Al mismo tiempo incorpora el estudio del cambio de dichas características y de los factores que lo motivan.

• Simulación / Evaluación de Impactos: esta área se centra en el estudio de los efectos provocados por los cambios de ciertos elementos de la matriz sobre el resto de la economía. Según la naturaleza de estos cambios, pueden distinguirse dos ejercicios de simulación.Bajo hipótesis de permanencia estructural y bajo condiciones de cambio estructural.

• Proyección: esta área se centra en la obtención de una matriz correspondiente a una realidad económica distinta al periodo de elaboración estadística (sea de futuro o interpolada a partir de tablas estadísticas ya existentes). La proyección tiene como objetivo la elaboración de una matriz insumo producto sobre la base de diferentes informaciones procedentes de distintos ámbitos, para un periodo en el que no existe elaboración estadística de la tabla, pero en el que se dispone de información sobre algunos aspectos de ésta y que se incorporan como restricciones del proceso de ajuste (Tarancón, 2003).

Enfoques del análisis insumo producto

Las técnicas insumo producto, de acuerdo al tipo de objetivo que persiga y al nivel de alcance de dicho objetivo, pueden dividirse en dos grandes enfoques o niveles de análisis:

El primero, Descriptivo, se centra en el conocimiento de la realidad representada en una tabla estadística que permite cubrir el objetivo de análisis estructural, es decir, sistematizar las características estructurales propias de la matriz y establecer una comparación entre tablas diferentes (estática comparativa). Pueden distinguirse dos enfoques:

• Identificación de las características estructurales de la matriz: este enfoque consiste en la cuantificación de patrones estructurales básicos de la matriz insumo producto analizada.

• Identificación del cambio estructural (estática comparativa): este enfoque permite, mediante la comparación de las matrices correspondientes a distintos periodos, la verificación y caracterización del cambio producido en la estructura de la matriz.

Y el segundo, denominado Modelizador, permite actuar sobre algunos elementos de la matriz insumo producto para asegurar los objetivos de Simulación, Evaluación de impactos y Proyección. Dependiendo de que se asuma o no la hipótesis de permanencia estructural, se desarrollan los modelos insumo producto de precios y

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cantidades clásicos, basados en la hipótesis de estabilidad estructural y en el cálculo de la matriz inversa de Leontieff, o bien en los modelos de cambio estructural (Tarancon, 2003) y (Hernández, 2005).

De acuerdo a lo expuesto por Tarancon (2003), esta investigación se enmarca en el área de investigación de Simulación y Evaluación de impactos bajo hipótesis de permanencia estructural y en el enfoque Modelizador.

2. ESTRUCTURA MATEMÁTICADEL MODELO

2. ESTRUCTURA MATEMÁTICADEL MODELO

El modelo insumo producto parte de una matriz híbrida, rectangular y valorada a precios de adquisición, a partir de la cual y mediante transformaciones matemáticas y adecuaciones de la información, se obtiene una matriz simétrica a valores básicos5.

Con base en la matriz simétrica nacional y para obtener una matriz regional, se utiliza el método de ajuste biproporcional - RAS, ajustado al espacio y a la información regional disponible de las transacciones intersectoriales6.

2.1 MODELO DE DEMANDAEl modelo de insumo-producto parte de la matriz simétrica a valores básicos, cuya estructura se compone de los cuadrantes: consumo intermedio, valor agregado y demanda final.

Esquema 1: ESTRUCTURA DE LA MATRIZ INSUMO PRODUCTO.

Fuente: Duque Henry. Notas de clase economía descriptiva. Universidad Autónoma de Occidente, 2005.

A partir de la matriz simétrica y de algunos supuestos o hipótesis de tipo tecnológico, se obtiene la matriz de coeficientes técnicos:

5 El procedimiento completo para obtener una matriz simétrica, se encuentra en el documento “Análisis de los multiplicadores de producción a partir de la matriz insumo producto simétrica para Colombia – año de 1994”.

6 El procedimiento completo para obtener una matriz simétrica regional, se encuentra en el documento “Estimación de la matriz insumo producto simétrica para el Valle del Cauca – año 1994”.

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donde:aij, es el coeficiente técnico ij,ciij, es el consumo intermedio ij,vbp.j, es el valor bruto de la producción del sector j.

Los supuestos que soportan los coeficientes técnicos son:

1. Cada insumo es suministrado por un sólo sector de producción (hipótesis de homogeneidad sectorial).

2. Los insumos comprados por cada sector son solamente una función del nivel de producción de ese sector, por lo tanto, la cantidad de insumos varía en la misma proporción que la producción, es decir que se asume una hipótesis de proporcionalidad estricta. Esto significa que la función de producción del modelo de Leontief es lineal y, por lo tanto, los coeficientes técnicos se suponen constantes durante el período de análisis y con rendimientos constantes a escala.

3. Cuando se utiliza el modelo para realizar proyecciones de precios, debe tenerse en cuenta que se mantiene la relación de precios relativos presente en el año en que se elabora la matriz, es decir, se introduce la hipótesis de invarianza de precios relativos (Schuschny, 2005).

Entonces A se denomina Matriz de coeficientes técnicos o de requerimientos directos, pues sus elementos indican la proporción en la que un insumo es demandado para generar una unidad de producto. Dada esta matriz, se obtiene la expresión del modelo de Leontief como:

donde: x es el valor bruto de la producción,[I - A]-1 es la matriz de interdependencias o de requerimientos totales (directos e indirectos) y relaciona la producción de cada sector con la demanda final (y).

Cada elemento de la matriz de interdependencia, representa el valor de la producción necesario directa e indirectamente para generar una unidad de demanda final en un sector determinado.

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Así, los elementos de la matriz inversa cuantifican el impacto sobre la industria i-ésima de un cambio en la demanda final del sector j-ésimo. Estos coeficientes capturan en un sólo número los efectos multiplicativos directos e indirectos, ya que el producto de cada sector afectado deberá impactar no sólo sobre sí, sino también sobre los demás sectores que lo utilizan como insumo.

2.2 MODELO DE OFERTAEl modelo de Leontief puede expresarse desde el punto de vista de la oferta considerando, en lugar de la demanda total, la provisión de insumos primarios, es decir, el valor agregado y sus componentes. Esta versión del modelo fue propuesto por Ghosh, A. (1968), como una variante natural a la representación estándar de insumo-producto.

A partir de la matriz simétrica y con los mismos supuestos enunciados para el modelo de demanda, se obtiene la matriz de coeficientes de distribución:

donde:dij, es el coeficiente de distribución ij;ciij, es el consumo intermedio ij;vbpi., es el valor bruto de la producción del sector i.

El vector del valor bruto de la producción se puede expresar, entonces, como:

donde, [I - D]-1 es la matriz de interdependencias o de requerimientos totales (directos e indirectos) y relaciona la producción de cada sector con el valor agregado.

Cada elemento de la matriz de interdependencia, representa en cuanto se incrementan los precios del valor bruto de la producción VBP, al cambiar los precios de alguno de los componentes del valor agregado.

El modelo de demanda y el modelo de Ghosh (1968), se utilizan para efectuar los análisis de interdependencia y los análisis de impactos. En los análisis de interdependencia, el modelo de demanda se utiliza

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para calcular los eslabonamientos hacia atrás y en el de oferta para los eslabonamientos hacia adelante. En el caso de los análisis de impactos el modelo de demanda se utiliza para medir cambios en el VBP y en el PIB, ante cambios en los componentes de la demanda final. El modelo de Ghosh (1968) se utiliza para medir los impactos que sobre el VBP tienen los cambios en los precios de los componentes del VA. El modelo propuesto por Ghosh no estuvo exento de críticas, pero en la actualidad se ha aceptado y generalizado su utilización.7

7 Cella, G. (1984) apuntó que los encadenamientos que se obtienen de los modelos de Leontief y de Ghosh, no podrían combinarse ni compararse, debido a la inconsistencia simultánea de ambas representaciones. Rose, A.& Allison, T. (1989) afirmaron que el modelo de Ghosh, basado en la oferta, podría usarse como una aproximación siempre que los cambios en , no fueran importantes. Dietzenbacher, E. (1997) mostró que la inconsistencia se desvanece cuando el modelo es interpretado como un modelo de precios (Tomado de Soza, 2007).

3. MATRIZ INSUMO PRODUCTO DEL VALLE DEL CAUCA

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3. MATRIZ INSUMO PRODUCTO DEL VALLE DEL CAUCA

La matriz insumo producto simétrica para la región (departamento) del Valle del Cauca, año base 1994 se calcula utilizando un enfoque indirecto. Basado en el método de ajuste biproporcional RAS, ajustado al espacio; es una matriz de tipo producto-producto, según la metodología de cuentas nacionales SCN93; a valores básicos; desagregada a 42 grupos de productos, que resultan de homologar la clasificación CIIU Rev. 3 ajustada para Colombia y la matriz insumo producto nacional de 59x59 con la clasificación de las cuentas departamentales del DANE.

El cuadrante de Valor Agregado (VA) contiene información referente a la Remuneración a los Asalariados (RA), Excedente Bruto de Explotación (EBE), los Impuestos menos subvenciones sobre la producción e importaciones (TN) y las Importaciones provenientes del resto del mundo (MRM) y el resto del país (MRP). El cuadrante de Demanda Final (DF) contiene información referente a las Exportaciones al Resto del Mundo (XRM) y al Resto del País (XRP), Consumo de los Hogares (CH), Consumo del Gobierno (CG) y Formación Interna Bruta de Capital (FIBK). En el cuadrante de Consumo Intermedio (CI) se registran las transacciones interindustriales correspondientes a la producción generada al interior de la región (producción interna).

La matriz simétrica del Valle del Cauca es la base para hacer los análisis de interdependencia y posteriormente los de impacto8.

8 La matriz simétrica regional se encuentra en el documento “Estimación de la matriz insumo producto simétrica para el Valle del Cauca – año 1994”.

4. ANÁLISIS DE INTERDEPENDENCIA SECTORIAL

4. ANÁLISIS DE INTERDEPENDENCIA SECTORIAL

El análisis de las relaciones intersectoriales se desarrolló en la década de los años cincuenta del siglo XX, directamente relacionado con las políticas de desarrollo y la planificación económica. Fue Albert O. Hirschman, uno de los autores fundamentales de la economía del desarrollo, quien destaca en su obra La estrategia del desarrollo, la utilidad de la información que suministran las tablas insumo producto a la hora de cuantificar los efectos de arrastre hacia atrás que produce un sector como demandante (backwards linkages) y/o hacia delante como cliente (forwards linkages). La idea central de los estudios sobre las relaciones intersectoriales (analysis of linkages) es que no todas las actividades económicas tienen la misma capacidad para inducir efectos sobre otras, diferenciándose entre oferentes/proveedores y demandantes/clientes (Hirschman, 1958).

Desde sus trabajos iníciales, Leontief (1965) propuso la utilización de los denominados “coeficientes técnicos”, que indican las relaciones directas entre ramas, es decir, los usos que la rama j hace de los productos de la rama i, tanto si es de producción nacional, como si se trata de la importación realizada de productos similares a los fabricados en el país por unidad de producción. En palabras de Leontief al explicar el procedimiento seguido en el análisis input-output: “(…) se define la interdependencia existente entre los diferentes sectores que componen el sistema en cuestión, mediante una serie de ecuaciones lineales cuyos coeficientes numéricos representan las características estructurales propias del mismo. El valor de estos coeficientes se determina empíricamente; y en el caso de que los mismos se refieran a la economía de una nación se obtienen generalmente a partir de la tabla estadística input-output” (Leontief, 1984, cap.VII, p. 207) (Tomado de Fernández, 2001).

En el cálculo de las relaciones de interdependencia son utilizados dos enfoques con mayor frecuencia: el enfoque clásico y el de extracción hipotética (HEM). El primero surgió a finales de los años 50 y el segundo se vincula a un trabajo realizado en los años 80 por Cella9.

9 El enfoque de extracción hipotética parte de la idea de extraer un sector de la economía; idea que fue seguida por Ronald Miller en 1966 y llevada a la práctica en 1977 por Schultz. Sin embargo, esta metodología se deriva del trabajo que presentó Guido Cella en 1984. Tras esta propuesta, se presentan un conjunto de trabajos, entre los cuales se encuentran el de Sonis et al, (1995), Dietzenbacher y van der Linden (1997) y el de Cai y Leung, (2004 y 2005), entre otros (Tomado de Soza, 2007).

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Dentro del enfoque clásico se reconocen los indicadores desarrollados por el economista danés Paul Rasmussen, quien en 1956, presenta una primera propuesta donde permite desarrollar un análisis estructural, en el cual plantea el empleo de la matriz inversa de Leontief, con la finalidad de capturar las relaciones directas e indirectas entre los distintos sectores; así mismo, Hollis Chenery y Tsunehiko Watanabe presentan en el Meeting of the Econometric Society sus multiplicadores directos de actividad; trabajo que se publicaría posteriormente en 1958, en la revista “Econométrica”. Posteriormente, en el año 1958, Hirschman retoma las ideas presentadas por Rasmussen, Chenery y Watanabe, y muestra las diferencias que existen entre ambas; finalmente se encuentran los coeficientes de Streit (1969) o de ligazones específicas10.

A continuación se calculan los encadenamientos directos (sin ponderar y ponderados) de Chenery-Watanabe (1958) y los encadenamientos totales (directos e indirectos) a través de los índices de Rasmussen (1956). Finalmente, como complemento al análisis de interdependencia, se calculan los multiplicadores de renta tipo I y tipo II, que muestran la participación de los factores en el producto.

4.1 LOS COEFICIENTES DE CHENERY-WATANABE:ENCADENAMIENTOS DIRECTOS HACIA ATRÁS Y HACIA DELANTE

Chenery y Watanabe (1958), al estudiar la naturaleza de la interdependencia entre los sectores productivos entienden qué se puede hacer desde distintos puntos de vista. La pregunta que intentan contestar estos autores, es en qué medida la producción depende de los usos indirectos de los factores (léase intercambios con otros sectores a través de compraventas de consumos intermedios), en comparación con los usos directos de los factores trabajo y capital (Chenery-Watanabe, 1958, p. 492) (Tomado de Fernández 2001)

El objetivo es encontrar un coeficiente de interdependencia interindustrial que permita comparaciones, para lo cual se cuantifican los eslabonamientos adelante y atrás, y se efectúa una clasificación de actividades económicas según los eslabonamientos sean superiores a la media de todas las ramas en su conjunto. Para ello, los autores utilizan la matriz de coeficientes técnicos.

10 En esta investigación se aplica el enfoque clásico, dado que no existen documentos relacionados con el tema que apliquen la metodología para la región. Adicionalmente, los métodos de extracción hipotética están propuestos en una nueva investigación que relaciona la MIP con temas medio ambientales.

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La intensidad de los efectos de arrastre o encadenamientos directos hacia atrás que ejerce un sector j, se calcula como:

siendo μj el coeficiente de input de Chenery-Watanabe del sector j, definiendo xij como las compras que el sector j hace de productos de la rama i para llevar a cabo su producción y Xj el valor de la producción efectiva de la rama j.

El coeficiente hacia atrás mide la participación de los insumos intermedios en el valor final de la producción. También evalúa la capacidad de arrastre de un sector respecto a otros que están ligados a él, estimulando de esta forma su actividad. Estos coeficientes se calculan utilizando el modelo de demanda.

De forma similar, la fuerza del arrastre o encadenamientos hacia adelante se calculan de la siguiente forma:

siendo ωi el coeficiente de output de Chenery-Watanabe en el sector i, definiendo xij como las ventas que el sector i realiza a la rama j y Xi, el destino total de la producción de la rama i.

El coeficiente hacia adelante mide el peso de los destinos intermedios en el total de los empleos de la rama i; señala la capacidad que tiene un sector para estimular a otros sectores a través de su oferta, y viene medido por el porcentaje que representan sus ventas intermedias sobre el total del output en ese sector. Estos coeficientes se calculan utilizando el modelo de oferta.

El valor medio se define como:

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Considerando el total de input intermedios y el total de consumos intermedios en cada caso, sobre el total de los insumos. En el caso de µ se utiliza el valor de la producción efectiva total, siendo los resultados de los dos cocientes prácticamente iguales.

Con los coeficientes calculados µ y ω, y los valores de la media, se pueden clasificar los sectores de la siguiente forma:

Cuadro 1. Clasificación de sectores según Chenery y Watanabe.

Fuente: Fuente: Chenery y Watanabe (1958).

En el cuadrante I se agrupan las actividades con fuertes eslabonamientos hacia adelante y hacia atrás, los cuales se consideran sectores claves en la economía. Los índices μj y ωi superan a la media, por lo tanto en este cuadrante se localizan aquellos sectores más integrados en el aparato productivo, y que pueden denominarse “estratégicos”, en cuanto que presentan altas posibilidades de arrastre en el sistema productivo a través de sus compras y sus ventas de consumos intermedios al resto de los sectores.

En el cuadrante II se agrupan las actividades con bajos eslabonamientos hacia atrás (µj < µj ) y altos hacia delante (ωi > ωi) ó sectores base o estratégicos y son aquellas actividades no manufactureras con destino intermedio, integradas en el sistema productivo como proveedores, a través de ventas de consumos intermedios a los otros sectores.

En el cuadrante III se localizan aquellas actividades con bajos eslabonamientos hacia atrás (µj < µj ) y hacia delante (ωi > ωi). Este grupo de actividades no manufactureras con un destino final de su producción, se consideran sectores “no estratégicos” o Independientes dentro del aparato productivo o sectores enclave, puesto que no presentan posibilidades de arrastre respecto al resto de los sectores y, además, esta producción tiene una clara orientación hacia la demanda final, básicamente de consumo y/o exportaciones.

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Las actividades con elevados eslabonamientos hacia atrás (µj < µj ) y bajos hacia delante (ωi > ωi) se localizan en el cuadrante IV, es decir, sectores manufactureros que presentan un alto grado de dependencia con el resto de los sectores como demandantes de inputs intermedios pero con un destino final de su producción, también se denominan sectores con Fuerte Arrastre (Fernández, 2001) y (Ramos, 2005).

4.2 COEFICIENTE DE CHENERY Y WATANABE PONDERADO

Hasta el momento se han expresado teóricamente los coeficientes interindustriales que reflejan los eslabonamientos directos, sin tener en cuenta el peso que ocupa cada sector en el total de producción generada en la región. Para obtener una serie de coeficientes interindustriales que reflejen adecuadamente la realidad económica, se calculan unos encadenamientos directos ponderados11, esto es, teniendo en cuenta el tamaño del sector dentro del conjunto regional. En este documento se ponderan los encadenamientos directos por el Valor Bruto de la Producción (VBP) y para el cálculo de la media se ha tenido en cuenta la proporción del consumo intermedio sectorial sobre el input (output) total regional.

Encadenamientos directos hacia atrás μbj y hacia delante ωbi, ponderados por la proporción entre el input (output) sectorial bruto (Xj y Xi) y el input (output) total (Xj), se definen como:

Con estos nuevos coeficientes ponderados se pueden realizar nuevas clasificaciones sectoriales, a partir de unos valores medios que se calculan de la siguiente manera:

11 La ponderación se puede realizar por Valor Bruto de la Producción (VBP), Demanda Final (DF), Valor Agregado (VA) o Consumo Intermedio (CI).

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siendo n el número de grupos de productos (Fernández, 2001).

Usando la metodología básica y ponderada de Chenery y Watanabe (1958) se han calculado los encadenamientos hacia atrás y hacia adelante estimados para la economía del Valle del Cauca, tomando como base la información de la Matriz Insumo Producto. Los resultados obtenidos son:

Cuadro 2. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES CLASICOS DE CHENERY Y WATANABE

Fuente: Autores

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Cuadro 3. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES PONDERADOS DE CHENERY Y WATANABE

Fuente: Autores

A partir de los resultados de los Cuadros 2 y 3, se elaboran los gráficos sobre la clasificación porcentual de los índices de Chenery y Watanabe para la economía del Valle del Cauca:

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Gráfico 1. Coeficientes de Chenery y Watanabe clásicos.MIP VALLE DEL CAUCA

Coeficientes del Cheney y Watanabe clásicos

Fuente: Autores

Gráfico 2. Coeficientes de Chenery y Watanabe ponderados.MIP VALLE DEL CAUCA

Coeficientes ponderados de Chenery y Watanabe

FUERTEARRASTRE

21%

CLAVES12%

BASE19%

INDEPENDIENTES48%

Fuente: Autores

Los resultados arrojados por los coeficientes clásicos de Chenery y Watanabe (1958) reflejan que el 10% de los 42 sectores en los que se encuentra dividida la economía del Valle del Cauca, pertenecen al grupo I de los sectores clave, los cuales son: (15) Productos de Molinería y almidones; (21) Productos de madera, corcho, paja y madera trenzable; (32) Servicio de transporte terrestre y (34) Servicios de transporte aéreo. Estos sectores poseen capacidad de arrastre hacia atrás y hacia delante por encima de la media y demandan y ofrecen grandes cantidades de insumos intermedios, por tal motivo son una parte importante del flujo

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de toda economía. Al ponderarlos por su peso en el total de la producción generada en la región, los sectores claves representan el 12% (un sector más que en los coeficientes clásicos, encontrando entre ellos algunos que se repiten, como: (15) Productos de Molinería y almidones y (32) Servicio de transporte terrestre, y unos que cambian de cuadrante en comparación con los anteriores como son: (22) Papel e imprenta; (24) Productos químicos, de caucho y productos plásticos y (31) Comercio.

Para los sectores base la proporción varía del 40% en los coeficientes clásicos, al 19% en los ponderados; la disminución a la mitad, obedece a que la importancia en términos de VBP en los sectores es tan pequeña que hace que sus relaciones se conviertan en independientes. Dicha importancia de la ponderación en la producción, se refleja en el sector (31) Comercio, el cual pasa de ser base en los coeficientes clásicos a ser un sector clave en los coeficientes ponderados

En los sectores fuerte arrastre o impulsores de la economía, la importancia es relativamente igual: el 26% corresponden a los coeficientes clásicos y el 21% a los ponderados; estos sectores son grandes demandantes de insumos intermedios y dada la capacidad que tienen de inducir otras actividades, pueden afectar en mayor cuantía el crecimiento global de la economía. En esta clasificación se encuentran sectores importantes a nivel regional y que caracterizan al Valle del Cauca, como: (12) Carne y pescado; (13) Productos agrícolas elaborados, aceites y productos de confitería; (14) Productos lácteos; (16) Azúcar y (30) Construcción y obras de ingeniería civil; entre otros. En este cuadrante se destaca el (22) Papel e imprenta, ya que en los coeficientes básicos pertenece a los fuerte arrastre y el momento de la ponderación se convierte en un sector clave.

Finalmente, los sectores independientes o “no estratégicos” corresponden al 24% y 48%, respectivamente; estos sectores emplean pocos insumos, y tienen una oferta final, luego satisfacen una demanda final. La explicación de este aumento se debe al traslado de los sectores base a independientes.

Es de destacar cómo la ponderación afecta fuertemente a algunos sectores y los hace cambiar de cuadrantes, como es el caso de Papel e imprenta; Productos químicos, caucho y productos plásticos y Comercio, por su parte sectores importantes como Azúcar, Construcción y obras de ingeniería civil, permanecen en el mismo cuadrante en las dos clasificaciones en estos casos en particular.

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En los Gráficos 3 y 4, se visualizan todos los sectores de la economía del Valle del Cauca en cada uno de sus cuadrantes correspondientes, lo cual permite revisar con más detenimiento los movimientos sucedidos entre los coeficientes calculados y la importancia que asigna la ponderación a diferentes sectores.

Gráfico 3. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES CLÁSICOS DE CHENERY Y WATANABE

Fuente: Autores

Gráfico 4. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES PONDERADOS DE CHENERY Y WATANABE

Fuente: Autores

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4.3 COEFICIENTES DE RASMUSSEN

La matriz de coeficientes técnicos es la base de casi todos los cálculos del análisis insumo producto, como por ejemplo la matriz inversa de Leontief (1965). En palabras de Leontief, la matriz estructural o matriz de coeficientes técnicos constituye la fuente usual –pero no la única- que proporciona la información empírica acerca de la estructura que los inputs de los diversos sectores presentan en una determinada economía (Leontief, 1984, cap. VII).

Como consecuencia de la interdependencia del sistema productivo, cada rama se relaciona con las demás, no sólo de forma directa, sino también indirectamente. De este modo, una rama j puede no utilizar directamente inputs procedentes de otra rama i, pero al utilizar inputs de una tercera k, en cuya producción se han utilizado inputs de i, la rama j utiliza de forma indirecta inputs procedentes de la rama i. El cálculo aplicado para hallar esta solución, se conoce con el nombre de inversión de la matriz formada por los coeficientes de las ecuaciones originales, donde cada elemento de la matriz inversa de Leontief, indica la utilización total (directa e indirecta) que una rama j hace de los productos de otra i por unidad de demanda final (Leontief, 1984) (Tomado de Fernández, 2001).

Paul Rasmussen (1956), en su obra titulada “Studies in Inter-sectorial Relations” utiliza los coeficientes de la inversa de la matriz de Leontief para calcular los efectos totales (directos e indirectos) de una industria sobre las demás, observando, por lo tanto, cambios puramente tecnológicos (en los coeficientes técnicos) (Rasmussen, 1956).

Índices de poder de dispersión y de sensibilidad de Rasmussen

Para poder conocer los efectos relativos de “arrastre” hacia atrás o hacia delante de un sector, con independencia de su tamaño, Rasmussen propone el cálculo de los índices de poder y sensibilidad de dispersión.

Según lo dicho por el autor, el poder de dispersión “describe la extensión relativa sobre la que un aumento de la demanda final de los productos de la industria j se dispersa a través del sistema de industrias”. O lo que es lo mismo: “expresa la extensión de la expansión causada en el sistema de industrias en general por una expansión en la industria j” (Rasmussen P.N. 1956) (Tomado de Fanjul y Rodríguez, 2000)

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Así, se define el índice de Poder de Dispersión de j (IPDj), como:

siendo n el número de ramas y rij el elemento genérico de la matriz inversa de Leontief, calculada a partir de los coeficientes de producción interiores. Si U.j>1, significa que la rama j tiene poder de dispersión o capacidad de arrastre superior a la media. Dicho de otra manera, si el índice de poder de dispersión es superior a la unidad, puede interpretarse como que el efecto medio sobre un sector tomado al azar es mayor al incrementarse la demanda del sector j que la de otro sector elegido aleatoriamente.

Este índice se acompaña del de sensibilidad de dispersión de la industria i. Siguiendo de nuevo a Rasmussen: “el índice de sensibilidad de dispersión expresa la extensión o medida en que el sistema de industrias pesa sobre la industria i, o, en otras palabras, la medida en que la industria i es afectada por una expansión en el sistema de industrias”.

Índice de Sensibilidad de Dispersión de i (ISDi):

siendo n el número de ramas y rij el elemento genérico de la matriz inversa de Leontief, calculada a partir de los coeficientes de producción interiores. Igual que en el caso anterior, si Ui.>1, indica que la rama en cuestión es arrastrada de forma superior a la media y tendrá que incrementar su producción más que otras ramas para soportar un incremento dado en la demanda.

A partir de estos indicadores se define un sector como clave para una economía si U.j>1 y Ui.>1 al interpretar que tiene efectos de arrastre superiores a la media tanto sobre otros sectores como de otros sectores sobre él (Fernández 2001).

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Sobre la base de la definición de estos índices, las medias de ambos se igualan a la unidad (IPD*=ISD*=1). De esta forma, IPDj >IPD*, significa que los requisitos de inputs intermedios generados por un aumento unitario de la demanda final del sector j-ésimo, son mayores para este sector que para la media de la economía, y, por tanto, que se trata de un sector con un fuerte poder relativo de arrastre hacia atrás sobre el sistema productivo. De forma paralela, un valor ISDi >ISD* indica que el sector i-ésimo expande su producción intermedia en mayor proporción que la media del sistema productivo, cuando la demanda final de todos los sectores aumenta en una unidad, y que, en ese sentido, se trata de un sector con un fuerte efecto de arrastre hacia adelante.

Utilizando estas medias es posible establecer una clasificación sectorial cuatripartita.

Cuadro 4. Clasificación de Sectores según Rasmussen Clásico.

Fuente: Banguero et al. 2007 y Schuschny 2005.

Los sectores denominados como claves o estratégicos, poseen baja demanda de insumos, pero abastecen sustantivamente de éstos a otros sectores. La denominación de estratégicos apunta al hecho de que son sectores que pueden constituir posibles cuellos de botella productivos, frente a shocks de demanda. Los sectores impulsores o de fuerte arrastre, son sectores impulsores de la economía, pues suelen poseer consumo intermedio elevado y una oferta de productos que, mayoritariamente, abastece la demanda final. Los sectores considerados como independientes, consumen una cantidad poco significativa de insumos intermedios y dedican la producción a satisfacer la demanda final; son sectores aislados, que no provocan efectos de arrastre significativos en el sistema económico, ni reaccionan de forma relevante ante el efecto de arrastre, provocado por las variaciones de la demanda intermedia de otros sectores. Los sectores bases o estratégicos son sectores importantes como impulsores de crecimiento (Schuschny, 2005) y (Fuentes, 2001).

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4.4 COEFICIENTES DE RASMUSSEN PONDERADO

Rasmussen (1956) resalta la importancia de incorporar un elemento de ponderación a los índices de poder y de sensibilidad de dispersión, para medir la diferente importancia de las ramas en la demanda final. Esto sucede, dado que dichos índices han tenido unas fuertes críticas al tratarse de medias no ponderadas; es decir, industrias con índices iguales pueden no afectar de igual forma (o ser afectadas) al resto del sistema, debido a que todas las industrias no tienen el mismo peso sobre la demanda final y, también, una industria puede tener un alto índice de dispersión pero muy concentrado en un reducido número de industrias. Por estas razones, estos índices se han ido perfeccionando a través de los índices ponderados.

Si se entiende que un incremento en el VBP se reparte entre las ramas en función de su participación en la misma, se tendrá que un incremento igual a n se distribuirá entre las ramas, para la rama j, de la siguiente forma:

donde P es la ponderación, el numerador la participación de j en el VBP (para un total de n ramas) y el denominador es el total del VBP. Multiplicando los índices IPD (U.j) y ISD (Ui.) por estas ponderaciones, se destaca mejor el poder de dispersión o la sensibilidad de las diferentes ramas (Fernández, 2001).

Con la identificación de los coeficientes de Rasmussen ponderados, se construye una nueva clasificación sectorial, a partir de los indicadores de poder de dispersión y sensibilidad de dispersión ponderados por el valor bruto de la producción, esta clasificación es igual a la presentada anteriormente en los coeficientes clásicos.

Una variante de los índices de Rasmussen (1956) es tener en cuenta la ponderación y los coeficientes de dispersión, teniendo en cuenta la forma como se distribuye la dispersión con las demás. En este sentido, Rasmussen sostiene que serán verdaderamente claves aquellas industrias que extiendan sus efectos al resto en una mayor cuantía, por lo tanto, debe considerarse la dispersión de los mismos. Con el objetivo de cuantificar este aspecto, propone la utilización del coeficiente de variación de Pearson, el cual permitirá conocer el nivel de dispersión en los efectos de arrastre,

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es decir, si la industria j-ésima “arrastra” en forma uniforme del conjunto de ramas. En otras palabras, indica que los efectos se hayan “esparcidos” uniformemente por toda la economía si toma pequeños valores y viceversa, si los valores del coeficiente son elevados.

Para determinar en qué medida una rama j pesa uniformemente o unilateralmente sobre el sistema de ramas o bien en qué medida el sistema en su conjunto influye por igual o unilateralmente sobre una rama i, se pueden calcular las desviaciones estándar y definir los coeficientes de variación V.j y Vi. los coeficientes de dispersión (Fernández, 2001).Estos se definen como:

Este nuevo indicador muestra cómo el impacto de un incremento unitario en la demanda final del sector j-ésimo, se dispersa a través de la economía. Un valor grande de v.j nos indica que el sector j compra insumos de unos pocos sectores de la economía y viceversa. Cuanto más bajo es su valor, mayor será el impacto de la variación en la producción, dado que se dispersa entre muchos sectores y la concentración se ve reducida. El indicador muestra en qué medida la industria pesa uniformemente sobre el sistema productivo. Un valor grande de vi. implica que el sector i, vende insumos a unas pocas industrias en la economía y viceversa. El indicador muestra en qué medida el sistema productivo influye sobre la industria i (Schuschny, 2005).

Un valor relativamente grande del Poder de Dispersión (IPD), indica que dicho sector pesa sobre el resto en un grado considerable. Es de esperar que un sector de este tipo, dependa en gran medida, del resto de los sectores. Esto al menos es cierto, cuando el coeficiente de variación v.j es relativamente pequeño. Parece natural considerar a este tipo de sector como un “sector clave”. En este sentido, un “sector clave” con un valor de IPD grande y v.j pequeño, conducirá en el caso de un aumento de la demanda final de sus productos, a un incremento relativamente grande de la demanda final de los demás sectores.

Con la identificación de los Coeficientes de Dispersión se construye una nueva clasificación sectorial a partir de los indicadores de poder de dispersión ponderado por el valor bruto de la producción:

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Cuadro 5. Identificación de Sectores Clave con Coeficientes de Dispersión.

Fuente: Schuschny, 2005.

Una vez calculados los coeficientes clásicos, ponderados y los coeficientes de dispersión de Rasmussen se encuentran los siguientes resultados:

Cuadro 6. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES CLÁSICOS DE RASMUSSEN

Fuente: Autores

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Cuadro 7. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES DE RASMUSSEN PONDERADO

Fuente: Autores

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Cuadro 8. COEFICIENTES DE RASMUSSEN PONDERADO. COEFICIENTES DE DISPERSIÓN

Fuente: Autores

A partir de los resultados de los cuadros 6, 7 y 8, se pueden elaborar los gráficos correspondientes a la clasificación porcentual de los índices de Rasmussen en el caso de la economía del Valle del Cauca:

Gráfico 5. MIP Valle del Cauca Coeficientes clásicos de Rasmussen.

29%

26%

36%

10%

Fuerte arrastre

Independiente

Base

Claves

Fuente: Autores

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Gráfico 6. MIP Valle del Cauca Coeficientes ponderados de Rasmussen.

Fuerte arrastre

Independiente

Base

Claves

2%

64%

2%

31%

Fuente: Autores

Gráfico 7. MIP Valle del Cauca Coeficientes de Dispersión con Rasmussen ponderado.Coeficientes de Dispersión

19%

26%

40%

14%

Fuerte arrastre

Independiente

Base

Claves

Fuente: Autores

Los sectores claves representan en los coeficientes clásicos el 10% del total de la economía vallecaucana y está formado por aquellas ramas de actividad para las cuales ambos índices son mayores que uno, es decir, aquellos que poseen efectos de arrastre superiores a la media. Son sectores claves los siguientes: (15) Productos de molinería y almidones; (21) Productos de madera, corcho, paja y madera trenzable; (32) Servicio de transporte terrestre y (34) Servicios de transporte aéreo.

El grupo IV de estos mismos coeficientes, lo conforman aquellos sectores para los que el poder de dispersión es menor que la media y la sensibilidad de dispersión mayor. Son sectores con importantes efectos de arrastre hacia atrás, es decir, sectores estratégicos y que pueden provocar estrangulamientos en el sistema económico, ya que ante iguales incrementos, sobre éstos se concentra un mayor efecto. Ellos equivalen al 29% y entre ellos se encuentran: (12) Carne y pescado; (13) Productos agrícolas elaborados, aceites y productos de confitería; (14) Productos lácteos; (16) Azúcar; (17) Café transformado; (22) Papel e imprenta; (30) Construcción y obras de ingeniería civil; entre otros.

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Los coeficientes clásicos de Rasmussen, al tratarse de medidas no ponderadas esto es, sectores con índices iguales pueden no afectar de igual forma al resto del sistema debido a que todos los sectores no tienen el mismo peso sobre el valor bruto de la producción ó también un sector puede tener un alto índice de dispersión, pero muy concentrado, en un reducido número de sectores. Los coeficientes ponderados de Rasmussen resuelven este tipo de dificultades y asignan un valor de acuerdo a la participación de los sectores en el VBP. Los resultados obtenidos muestran una disminución total en los sectores base y de fuerte arrastre, los cuales pasan de representar el 36% y 29%, respectivamente, en los coeficientes básicos, a representar el 2% cada uno en los ponderados; esto dado la importancia que tienen en el total de la producción.

Contrario a lo sucedido con los sectores base y de fuerte arrastre, los sectores claves pasan de ser el 10% en los coeficientes básicos, a representar el 31% del total de la economía vallecaucana en los ponderados, reiterando a sectores como (12) Carne y pescado; (13) Productos agrícolas elaborados, aceites y productos de confitería; (16) Azúcar; (22) Papel e imprenta; (30) Construcción y obras de ingeniería civil; (24) Productos químicos, de caucho y productos plásticos, entre otros; los cuales en los coeficientes clásicos eran fuerte arrastre y la ponderación en el VBP los convierte en sectores importantes para la economía regional.

Por su parte, los sectores independientes se aumentaron significativamente, pasando de ser el 26% en los coeficientes clásicos a un 64% del total de la economía en los ponderados. En este caso, se encuentran sectores que en otra clasificación eran base y su ponderación por el VBP los convierte en independientes. También puede identificarse algunos sectores que eran de fuerte arrastre y pasan a ser independientes, como el caso de: (14) Productos lácteos y (17) Café transformado.

Incluyendo los coeficientes de dispersión, los sectores claves son importantes para el tratamiento de algunos problemas de política económica, porque son sectores que al ser impulsados, afectan a muchos otros y pueden dar lugar a un incremento generalizado de la actividad económica. En el caso de la economía vallecaucana, los sectores identificados como claves a través de esta metodología son: (2) Otros productos agrícolas; (24) Productos químicos, de caucho y productos plásticos; (31) Comercio; (37) Servicios de intermediación financiera; (39) Servicios a las empresas y (41) Servicios de mercado. Estos coeficientes combinan no solo el peso específico que tiene cada sector en el total de la producción, sino la relación con la mayor cantidad de sectores en términos de compras y ventas de insumos.

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En los Gráficos 8, 9 y 10, se visualizan todos los sectores de la economía del Valle del Cauca, clasificados en cada uno de los tres tipos de indicadores calculados, lo cual permite revisar con más detenimiento los movimientos sucedidos entre los coeficientes y la importancia de los mismos.

Gráfico 8. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES DE RASMUSSEN CLASICO

Fuente: Autores

Gráfico 9. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES DE RASMUSSEN PONDERADO

Fuente: Autores

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Gráfico 10. MIP VALLE DEL CAUCA.COEFICIENTES DE RASMUSSEN PONDERADO-COEFICIENTES DE DISPERSIÓN

Fuente: Autores

El primer gráfico muestra una distribución de los sectores sesgada hacia los sectores independientes, base y fuerte arrastre, con pocos sectores claves; la ponderación de los indicadores (Grafico 9) por el VBP en su respectivo sector, polariza la ubicación entre sectores independientes y clave, y al involucrar el coeficiente de variación (Gráfico 10) se distribuyen en los cuadrantes, quedando un número medio de sectores (frente a los dos coeficientes anteriores). Para los sectores clave, esta clasificación para ser un justo medio comparado con las anteriores, sobre todo porque combina los conceptos de ponderación con los de distribución.

4.5 MULTIPLICADORES DE RENTA

Como complemento al análisis de interdependencia, efectuado con los indicadores clásicos, se presentan los multiplicadores de renta que constituyen indicadores, donde asocian el nivel de actividad económica con la remuneración asignada a los factores de producción.

Los multiplicadores vienen ligados al concepto de sector clave, cuyas tipologías del sistema productivo, con base en el análisis insumo producto, pueden ayudar a establecer objetivos de política económica con proyección sectorial. El concepto de multiplicador de la renta se vincula

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a su divulgador, John Maynard Keynes y recoge la relación existente entre el incremento final de la renta y el de la inversión autónoma inicial; dado que nos dice por cuánto hemos de multiplicar un cambio generado en el gasto autónomo para obtener el cambio correspondiente en la renta de equilibrio agregada (Dornbusch et al, 1998).

El multiplicador agregado (un escalar) resulta válido para conocer y valorar los impactos globales en la economía, pero si el interés es estudiar y especificar las interacciones de los efectos desagregados, resulta útil conocer la incidencia en cada sector, a través de las ramificaciones interindustriales existentes, cuya medida se logra utilizando la matriz insumo producto (Martínez, 1980).

Entonces, a partir del modelo insumo producto es posible calcular multiplicadores de renta simples (tipo I) y totales (tipo II).

4.5.1 El Multiplicador de renta tipo I o multiplicador simple de un sector j, indica la capacidad que tiene de generar valor agregado directa o indirectamente en la economía, a través de un incremento de una unidad de demanda final de dicho sector (Fanjul y Rodríguez, 2000).

Formalmente, se calcula como:

donde:vj = elemento j del vector de coeficientes de valor agregado.Aij = coeficiente de la matriz de interdependencias.El vector de multiplicadores de renta tipo I se obtiene al premultiplicar el vector de coeficientes técnicos de valor agregado por la matriz de interdependencia [I – A]-1. Los multiplicadores de renta tipo I, entonces, se interpretan como el valor agregado generado directa e indirectamente por el incremento de una unidad de la demanda final del sector j.

4.5.2 El Multiplicador de renta tipo II o multiplicador total, permite un mayor alcance al análisis de los multiplicadores de renta, toda vez que el multiplicador simple solo recoge los efectos directos e indirectos.

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Previsiblemente, a partir de de los anteriores efectos directos e indirectos se generan unos efectos inducidos. Los incrementos directos e indirectos en el valor agregado derivados de variaciones en la demanda final, vuelven a introducir nuevas variaciones en el consumo de las economías domesticas; con la misma lógica del multiplicador Keynesiano, el nuevo incremento en la demanda final vuelve a provocar un incremento en el valor agregado, este proceso es iterativo y da lugar a una secuencia de efectos inducidos consumo privado – valor agregado que se repite sucesivas veces hasta la desaparición de los efectos generados por la variación inicial.

Con este razonamiento, el multiplicador de renta tipo II de un sector j indica el efecto directo, indirecto e inducido en la generación de valor agregado debido a un incremento en una unidad en la demanda final del referido sector. Este multiplicador es una extensión natural del modelo tradicional de insumo-producto, se puede obtener teniendo en cuenta los efectos inducidos del consumo doméstico al endogenizarlo, y suponer al consumo como un sector que “produce” trabajo, y que a su vez es insumo de los demás sectores (Schuschny, 2005).

La inclusión del consumo privado como columna adicional del cuadrante de consumo intermedio12 (n+1), requiere que se añada también una fila adicional (n+1) cuya suma de elementos debe ser igual a la suma de la columna adicional, la inclusión de la columna adicional supone el traslado del consumo privado del cuadrante de demanda final al de consumo intermedio.

La fila adicional y su inclusión es un tanto más complicada, dado que se necesita descomponer el vector del valor agregado bruto en dos: uno que registra los valores correspondientes al ingreso que las familias dedican al consumo y el segundo, que registra las fugas (residuo del valor agregado) del sistema; esto es: impuestos indirectos, ahorro, utilidades no distribuidas por las empresas y demás rubros que no se traducen en disponibilidad de ingreso para destinarlo al consumo por parte de los hogares.

En principio, la distribución entre los dos vectores debe hacerse para cada sector por separado, con base en la información disponible sobre las fugas sectoriales. Así:

12 Ver estructura matemática del modelo, en este mismo documento.

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donde: ifdj es el vector del ingreso familiar disponible que se obtiene como la suma algebraica de los componentes que inciden sobre el ingreso destinado por las familias al consumo efectivo, siendo:

el ingreso familiar total:

donde raj, es el elemento correspondiente a la remuneración a los asalariados, es decir la remuneración al factor trabajo, ebej el excedente bruto de explotación o remuneración a los factores capital y recursos naturales y ccfj el consumo de capital fijo o depreciación, valor de desgaste experimentado por los bienes de capital por efecto de su uso en el proceso de producción.

idj corresponde al elemento j, asociado a los impuestos corrientes sobre el ingreso y la riqueza, que son los impuestos directos o contribuciones obligatorias realizadas al gobierno y que se determinan con base en los ingresos, los beneficios o las ganancias de capital.

cssj, hace referencia al elemento j del vector de contribuciones sociales, correspondiente a pagos efectivos o imputados que realizan los patronos, empleados o los trabajadores independientes, a los sistemas de seguridad social, a fin de adquirir el derecho a recibir prestaciones de seguridad social.

psfj definido como el elemento j del vector de prestaciones sociales recibidas por las familias, los cuales constituyen transferencias corrientes en dinero o en especie que reciben los hogares en caso de enfermedad, accidente de trabajo, vejez, invalidez, maternidad, desempleo, etc.

ofrj y trej conceptos asociados a ingresos percibidos por los hogares, que incluyen las primas netas de seguros y las indemnizaciones correspondientes (excepto los de vida) las transferencias corrientes del gobierno, la cooperación internacional y otras.sfj que hace referencia al ahorro de las familias, correspondiente al ingreso no destinado al consumo (Lora, 2005).

Posteriormente, se calcula el vector de fugas como la diferencia entre el valor agregado bruto y el vector del ingreso familiar disponible. Para el caso especifico de este trabajo y por no contar con toda la información desagregada para cada grupo de productos componente de la matriz

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simétrica para el Valle del Cauca, se utilizaron coeficientes extraídos de las cuentas de los sectores institucionales a nivel nacional.13

Una vez logrados los vectores fila y columna adicional, necesarios para calcular los multiplicadores parciales, se efectúan los cálculos pertinentes y se obtiene la matriz de coeficientes técnicos como paso previo para el cálculo de la matriz de multiplicadores ampliada [I - Aa]-1.

De esta matriz se pueden interpretar algunos resultados:

• Los elementos de la última columna indican la propensión marginal de los hogares a consumir.

• Los elementos del vector fila adicional, corresponden a los ingresos de las familias creados directamente por unidad monetaria de producto de cada uno de los sectores (en algunos casos, estos valores se interpretan como los multiplicadores de renta tipo II).

Si al vector fila adicional se le suman los coeficientes del vector de fugas del sistema, se obtiene los multiplicadores de renta sectoriales de tipo Keynesiano o multiplicadores totales, su expresión matemática es la siguiente:

donde IIMRj es el multiplicador de renta tipo II del sector j; bij* es el elemento ij de la matriz inversa de Leontief de coeficientes técnicos ampliada (I - Aa)-

1; y vi* el elemento i-ésimo del vector de coeficientes de valor agregado no incluidos en la matriz ampliada (Aa) o vector de coeficientes de las fugas14 (Fanjul y Rodríguez, 2000).

13 Los Coeficientes se calculan a partir del cuadro de equilibrio económico general de las cuentas de los sectores institucionales, base 1994; específicamente del sector institucional hogares e ISFLSH. Los coeficientes se aplican a los grupos de productos de la matriz simétrica para el Valle del Cauca y posteriormente se ajustan los valores obtenidos, tanto del vector del ingreso familiar disponible como del de fugas, para garantizar la igualdad de los totales con el vector columna del consumo de los hogares.

14 Otras formalizaciones del multiplicador total se encuentran en Martínez (1980), Kozikowski (1988) y Bonet (1999).

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Cuadro 9. MIP VALLE DEL CAUCA.Multiplicadores de Renta Tipo I Y Tipo II

Fuente: Cálculo de los autores

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En el Cuadro 9 se presentan los resultados obtenidos de los multiplicadores de renta tipo I y tipo II para los 41 grupos de productos en los que se ha desagregado la economía del Valle del Cauca (se exceptúa al sector 7 Extracción de petróleo)15.

Como se puede apreciar, los multiplicadores de renta tipo II son mayores que los tipo I, esto, debido a que los segundos, además de recoger los efectos directos e indirectos, adicionalmente, incluyen los efectos inducidos (en efecto, la diferencia matemática entre los dos indica la magnitud de los efectos inducidos).

Ahora bien, en los dos casos, tanto para los multiplicadores tipo I y II, los sectores que presentan valores superiores son, en su orden, (40) Servicios domésticos, (37) Servicios de intermediación financiera, (5) Pescado y otros productos de la pesca y (38) Servicios inmobiliarios y alquileres de vivienda; siguen en orden de importancia, aun cuando no en el mismo orden en los dos tipos de multiplicadores, los sectores (11) Agua y alcantarillado y saneamiento básico, (35) Servicios de transporte y complementarios y (31) Comercio.

La clasificación permite inferir que las consecuencias de un cambio en la demanda final sobre los ingresos del sistema, se multiplicaran con más efecto (directo, indirecto e inducido) sobre actividades asociadas con la prestación de servicios, dado que 6 de los 7 grupos con mayores multiplicadores pertenecen a las actividades terciarias16.

Lo anterior se corrobora, también, cuando se observa que los multiplicadores mas bajos se registran en grupos de productos típicamente manufacturados cuya elaboración requiere varios procesos de transformación para su obtención y por tanto, elevada utilización de insumos, comparativamente con los grupos que prestan servicios, tal es el caso de los sectores (29) Transporte, (28) Maquinaria y equipo y (27) Productos metálicos; cuyos multiplicadores no superan los 0.74 comparado con la media que alcanza el valor de 1.65.

Con lo presentado, se puede enfatizar la importancia que puede tener el conocimiento de los multiplicadores de renta total y parcial para cada sector, dado que aporta elementos de juicio para determinar los efectos previsibles de una política económica concreta y, por ende, un diseño más eficaz de estrategias para el sector productivo.

15 Dado que la medición a nivel regional de los componentes que se deben restar del vector de ingreso familiar disponible (IFD) por grupo de producto es de difícil obtención, los valores de los multiplicadores se deben considerar como una aproximación que da idea de las dificultades técnicas y estadísticas al momento de estimar estos indicadores a nivel regional; los valores, entonces, son aproximaciones indicadoras de las magnitudes reales.

16 Pescado y otros productos de la pesca aun cuando pertenece a las actividades extractivas, se caracteriza por registrar muy bajo consumo intermedio en relación al valor bruto de la producción del sector.

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En términos de las limitaciones de los multiplicadores, además de las señaladas sobre la carencia de información para las regiones, hay que anotar que no se pueden distinguir los efectos de los distintos componentes de la demanda final (gasto del gobierno, inversión y exportaciones), ya que una unidad monetaria de gasto en cualquiera de estos componentes, tiene exactamente el mismo efecto sobre la generación de ingresos en la economía, por tal motivo los efectos diferenciales dependen de la importancia en términos de la participación de cada uno de ellos en la demanda final.

Cuadro 10. MIP VALLE DEL CAUCA.Resumen Análisis de Interdependencia y Multiplicadores de Renta

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Con el fin de resumir los análisis de interdependencias y los multiplicadores de renta calculados para la economía vallecaucana, se puede decir que los sectores que se destacan por ser en la mayoría de coeficientes claves o fuerte arrastre son: (12) Carne y pescado; (13) Productos agrícolas elaborados; (15) Productos de molinería y almidones y sus productos; (16) Azúcar; (22) Papel e imprenta y (30) Construcción y obras de ingeniería civil; (32) Servicios de transporte terrestre y (42) Servicios de no mercado. Estos sectores son significativos en el Valle del Cauca por ser jalonadores de la economía y al ser comparados con los multiplicadores tipo II, que miden los efectos directos, indirectos e inducidos, éstos presentan multiplicadores superiores a la media, lo que representa la importancia de dichos sectores.

En los coeficientes de Rasmussen ponderado y con coeficientes de dispersión resaltan algunos sectores, como son: (2) Otros productos agrícolas; (31) Comercio; (37) Servicios de intermediación financiera; (39) Servicios a las empresas excepto servicios financieros e inmobiliarios y (41) Servicios de mercado. Éstos se clasifican como sectores claves en dichos coeficientes y se consideran importantes en sus ponderaciones para la economía vallecaucana.

El sector (24) Productos químicos, de caucho y productos plásticos, no tiene el comportamiento esperado en la economía regional, dado que en la mayoría de los casos es un sector clave, pero en coeficientes como Chenery - Watanabe y Rasmussen clásicos es un sector base e independiente, respectivamente. Esto puede explicarse porque las relaciones directas e indirectas del sector no son lo suficientemente fuertes como para ser un sector clave; adicionalmente, este sector en particular demuestra la importancia de incluir la ponderación en los sectores, para que reflejen con mayor exactitud su comportamiento en la economía. Por otra parte, se identifican sectores que en la mayoría de coeficientes son sectores bases e importantes como impulsores de crecimiento, a saber son: (3) Animales vivos y productos animales; (10) Electricidad y gas de ciudad; (20) Textiles y confecciones; (25) Vidrio y productos de vidrio; (27) Metales comunes; (29) Equipo de transporte y (36) Servicios de correo y telecomunicaciones. Estos sectores tienen bajos multiplicadores de renta tipo I y tipo II.

Finalmente, se identifican claramente los sectores independientes en la economía regional, como son: (4) Productos de silvicultura y extracción de madera; (5) Pescado y otros productos de la pesca; (11) Agua y alcantarillado; (18) Bebidas; (28) Maquinaria y equipo; (38) Servicios inmobiliarios y alquiler de vivienda y (40) Servicios domésticos. A pesar

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de que el servicio domestico tiene los multiplicadores de renta más altos, no se encuentra dentro de los sectores claves o de fuerte arrastre ya que un cambio en la demanda final sobre los ingresos del sistema, se multiplicará con más efecto (directo, indirecto e inducido) sobre actividades terciarias, como se muestra en el apartado anterior.

5. ANÁLISIS DE IMPACTO

5. ANÁLISIS DE IMPACTO

Las matrices de insumo-producto pueden servir para analizar o proyectar el comportamiento de los componentes de la demanda final, según diversos escenarios planteados, y obtener como resultado el vector de producciones brutas, consistente con cada escenario. Así mismo, empleando el modelo de precios, es posible proyectar, por ejemplo, el comportamiento de los costos de los insumos primarios (salarios, excedentes de explotación, etc.) o de las importaciones. Estos ejercicios de proyección suelen denominarse análisis de impacto (Schuschny, 2005).

El modelo clásico insumo producto de Leontief se utiliza para efectuar simulaciones que midan los impactos de diferentes shocks externos en una economía, sobre la base de distintos escenarios. Para las simulaciones se utilizan dos modelos: el de demanda (y) con el que se mide el impacto ante cambios en el consumo privado y del gobierno, la inversión o las exportaciones. A su vez, el modelo de oferta (v) se aplica para medir los impactos que pueden generar la variación de los costos de los productos importados, las remuneraciones a los factores productivos y las tasas impositivas (impuestos indirectos); en los dos casos, los impactos se pueden medir en la producción bruta (x) y en el PIB principalmente, aun cuando se puede hacer sobre otras variables del modelo.

La finalidad es identificar qué sectores provocan mayor crecimiento productivo para el conjunto de la economía, así como qué tipo de acciones son las más eficientes de cara a un desarrollo de la producción. Así mismo, se pueden diferenciar qué sectores y qué tipo de perturbaciones provocan mayores incrementos de precios en la estructura productiva.

La mecánica de cálculo de los impactos se puede hacer, o bien, cuantificando en unidades monetarias los componentes de y ó v que se pretenden proyectar, o utilizando tasas de variación de los componentes. De esta forma, se logra mayor uniformidad en la presentación y resolución de los cálculos.

Elementos de la proyección

Las proyecciones de demanda o precios sobre la base de la matriz inversa en un modelo clásico o de (I-A) o (I-D), debe tener en cuenta todos los efectos posibles en un impulso inicial de demanda o costos.

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La matriz (I-A) -1 de coeficientes de requisitos directos e indirectos por unidad de demanda final de mercancía, es la que permite medir los efectos en la producción x de aumentos en la demanda final y; de tal forma que:

La matriz (I-D) -1, se utiliza para medir los efectos en los precios de las mercancías x ante aumentos en los costos de v; de tal modo que:

Para proyectar, se debe incorporar al análisis la desagregación de la demanda final y de insumos primarios, ya que en la práctica se proyectan los componentes de demanda (y) y de los costos (v). Como lo que se pretende proyectar son tasas de variación (∆) de componentes de y o v, dichas tasas deben ser ponderadas por su participación en la demanda final o costos primarios, antes de ser aplicadas a las matrices inversas. Tales ponderaciones están implícitas en los respectivos cuadrantes de demanda final y valor agregado, de tal manera que la suma de elementos y, es 1 en cada fila, y la suma de elementos de v, es 1 en cada columna (Venegas, 1994)

5.1 SIMULACIONES DE DEMANDA

Este modelo permite cuantificar los efectos que tienen diferentes perturbaciones de la demanda sobre la producción de los sectores productivos de la economía vallecaucana.

La utilización de un modelo de demanda desagregada, hace posible la simulación de los efectos de una variación de cada uno de los componentes de la demanda: exportaciones resto del mundo (xm), exportaciones resto país (xp), consumo privado (ch), que incluye el consumo de las instituciones privadas sin fines de lucro que sirven a los hogares, consumo del gobierno (cg) e inversión (I) que incluye la inversión en capital fijo, la variación de existencia y la adquisición de objetos valiosos, sobre la producción sectorial. Esto permite evaluar la efectividad de distintas políticas de demanda en términos de incrementos en la producción sectorial y total. Es decir, permite preguntar si tiene más efectos sobre la producción un incremento del consumo o de las exportaciones, por ejemplo, lo cual puede resultar de interés a la hora de implementar políticas favorecedoras de uno u otro tipo de demanda.

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La formulación matemática es la siguiente:

que define las ponderaciones w, tal que

Si la variación de cualquier componente la medimos como su tasa (∆) multiplicada por su monto, se tiene:

Dividiendo por yi, se tiene:

Remplazando los términos de (26), por los respectivos ponderados definidos en (25), se tiene:

Este desarrollo válido para cada producto o fila i de la tabla insumo producto, precisa de una transformación matricial para poder ser empleada a la totalidad de la tabla. En efecto, las variaciones de los distintos elementos deben ser dispuestas en una matriz diagonal, tal que para cada componente de la demanda final, se obtenga un vector de variación ponderado. Así, la ecuación de escalares (28) se transforma en una ecuación matricial compuesta, donde ∆x y los distintos w son vectores columna y los distintos ∆ son matrices diagonales.

La proyección de variaciones en los distintos componentes de demanda final, se resuelven en la siguiente ecuación matricial:

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o, lo que es lo mismo, extendiendo la ecuación (27) al tratamiento matricial:

Cuando se incrementa la demanda de un sector, éste incrementa su producción para satisfacerla y, con ello, aumenta su demanda de productos intermedios procedentes de otros sectores de la economía. Estos incrementos en la demanda de otros sectores provocan, a su vez, nuevos efectos sobre sus propios proveedores. En consecuencia, se produce una cadena de efectos, de manera que el impulso en la demanda de un sector tenga a su vez, repercusiones sobre el resto de sectores económicos vía transacciones intersectoriales (Venegas, 1994).

5.2 SIMULACIONES DE PRECIOS

El modelo de precios permite simular la variación de los precios de uno o varios sectores y calcular cómo se ven afectados los demás sectores de la economía. Al variar el precio de los insumos primarios en un sector, los precios finales de éste también se ven modificados, lo que afecta a aquellos sectores que utilizan insumos procedentes del mismo sector y, por tanto, afecta a los precios del resto de sectores económicos. Este efecto en cadena se transmite a través de las relaciones intersectoriales presentes en la economía.

La metodología utilizada permite inducir los efectos de una variación en el precio de los insumos importados así, como alteraciones en las retribuciones de los factores productivos: retribuciones salariales, excedente bruto de explotación e impuestos netos (Montavez, sf.).

Al incorporar las importaciones como parte de los costos primarios, se tiene que v, se descompone en: importaciones resto del mundo (mr), importaciones resto del país (mp) remuneraciones a los asalariados (ra), impuestos menos subvenciones sobre la producción e importaciones (ii), excedente bruto de explotación (ebe). Así, para producir cada mercancía o producto j, se incurre en los siguientes costos primarios: (Venegas, 1994):

que define las ponderaciones w, de manera que:

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Siguiendo la misma lógica que en la proyección de demanda, la variación de cualquier componente de costos se mide como su tasa (∆) multiplicada por su nivel; así:

dividiendo por v se tiene:

Remplazando los términos de (35), por los respectivos ponderados definidos en (33), se obtiene:

Este desarrollo válido para cada producto j, se puede extender a todos ellos utilizando operaciones matriciales. Así ∆v y w son vectores, y las variaciones de los costos primarios ∆ son matrices diagonales.

Hasta aquí el procedimiento para ponderar los aumentos de costos, es análogo al de los aumentos de demanda. De esta forma, la proyección se resuelve:

o, lo mismo, extendiendo la ecuación (36) al tratamiento matricial

En la formalización de la simulación de impactos, sólo se describe el cálculo del VBP ante los ejercicios de simulación, pero para efectos de los resultados las simulaciones, se calculan en otras variables como son: Producto Interno Bruto (PIB), demanda final, valor agregado con y sin importaciones y el consumo intermedio.

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5.3 SIMULACION DE IMPACTOS

El principal objetivo de este apartado es utilizar las tablas insumo producto de la economía del Valle del Cauca, con el fin de plantear diferentes simulaciones. Para ello se utiliza la matriz insumo producto regional, desagregada en 42 sectores.

A partir de los elementos de simulación de impactos presentados en el acápite anterior, se plantean los análisis que choques externos, de demanda y precios, generan en una economía. La finalidad es identificar qué sectores y componentes de la demanda final generan mayor crecimiento productivo para el conjunto de las economía; así mismo, se puede diferenciar qué sectores y qué tipo de perturbaciones provocan mayores incrementos de precios en la estructura productiva; estos ejercicios son útiles para determinar la efectividad de distintas políticas o proyectar las consecuencias de decisiones de tipo económico que se tomen.

5.3.1 Simulaciones de demanda.

A partir de la presentación del modelo de insumo-producto, se pretende medir el impacto de una variación en algún componente de la demanda final sobre la malla productiva. Estos impactos se traducen en cambios sobre la producción bruta de los sectores económicos, los cuales se requieren para satisfacer esa variación del componente proyectado en la demanda final.

En el desarrollo de esta investigación, las simulaciones realizadas suponen un incremento de cada uno de los componentes de la demanda final en un 10%, para cada uno de los sectores; con un total de 165 simulaciones. Adicionalmente se efectúan simulaciones para cambios del 10% paralelamente, en todos los componentes de la demanda final por sector; para un total de 41 simulaciones.

En el caso de las simulaciones efectuadas de forma desagregada, los resultados más importantes se muestran en el cuadro siguiente; el resto de simulaciones se presentan en los anexos.

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Cuadro 11. IMPACTOS DE DEMANDA.Cambios en la producción total de la economía al cambiar uno de los componentes de la demanda final en un 10%. Cambios porcentuales.

Fuente: Autor

El Cuadro 11 muestra el consumo de los hogares de (41) Servicios de mercado, como el componente de la demanda final que genera el mayor impacto sobre el VBP y sobre el PIB; este caso es el único en que el VBP y el PIB se incrementan por encima del 1%, con el 1.14%, y 1.5%, respectivamente.

Siguen en importancia, en cuanto al impacto generado, la FIBK del sector (30) Construcción y obras de ingeniería civil y el consumo de los hogares del sector (31) Comercio. Entre los 15 primeros resultados, cuyo rango de impactos está entre 1.14 y 0.20 para el VBP y 1.15 y 0.17 para el PIB, se tiene que 7 corresponden al consumo de los hogares, 4 al componente exportaciones resto del país, 2 a la FIBK y 1 al consumo del gobierno y a las exportaciones al resto del mundo. Sectores como (16) azúcar y (24) productos químicos, son los únicos que se repiten en diferentes variables, dentro de la mayoría de resultados. Los impactos dependen, por una parte, del valor inicial sobre el que se efectúa el incremento (valor que se toma como ponderador) y las interrelaciones sectoriales; así la producción (medida a través del VBP y el PIB) tendrá diferentes variaciones, dependiendo del componente donde se produzca el incremento.

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El consumo privado es la variable que mayor capacidad tiene de incrementar la producción efectiva de toda la economía ante un incremento de su demanda. Como se menciona anteriormente, 7 de los 15 primeros impactos generados en la producción, corresponden a esta variable, los cuales son: (41) servicios de mercado, (31) comercio, (12) carne y pescado, (32) servicios de transporte terrestre, (24) productos químicos, (2) otros productos agrícolas y (16) azúcar. Clasificando la información por grandes sectores, se encuentra que uno pertenece a la agricultura, 3 a la manufactura liviana y pesada, y 3 a los servicios.

Cuadro 12. IMPACTOS DE DEMANDA.Consumo de los hogares. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

Al analizar en conjunto las exportaciones hacia el resto del mundo y hacia el resto del país se destacan los productos químicos y el azúcar, como los sectores con impactos mayores en las exportaciones al resto del país; por su parte, en las exportaciones al resto del mundo, el sector que mayor impacto produce es el de azúcar, con un 0.22% en el VBP y un 0.18% en el PIB.

En general, por la revisión de los resultados, se puede observar que genera mayor impacto en el incremento de la producción, el intercambio con el resto del país que con el resto del mundo. Los impactos más representativos de esta variable pueden verse en el Cuadro 13.

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Cuadro 13. IMPACTOS DE DEMANDA.Exportaciones. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

En cuanto a la FIBK, los impactos más representativos se generan en los sectores (30) Construcción, (42) Servicios de no mercado y (28) Maquinaria y equipo.

Cuadro 14. IMPACTOS DE DEMANDA.Formación interna bruta de capital. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

Los demás componentes generan impactos inferiores al 0.1% sobre la producción, con excepción del consumo del gobierno que genera el sexto mayor impacto en la demanda final, con incrementos en el VBP del 0.42% y del 0.38% en el PIB.

Los principales impactos en el VBP y en el PIB pueden observarse en el Grafico 11.

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Gráfico 11. IMPACTOS DE DEMANDA.Cambios en la producción total de la economía al cambiar

uno de los componentes de la Demanda Final

1,4000

Incr

emen

to d

el 1

0 %

Variable DF y Nº Sector Δ VBP Δ PIB

CH41FIBK30

CH31XRP24

XRP16CG42

CH12XRP22

CH32XRP13

FIBK42XRM16

CH24CH2

CH16

1,2000

1,0000

0,8000

0,6000

0,4000

0,2000

0,0000

Cuadro 15. IMPACTOS DE DEMANDA.Cambios en la producción total de la economía al cambiar todos los componentes de la demanda final en un 10%. Cambios porcentuales.

Fuente: Autores

En el segundo ejercicio de simulación, cambios en la demanda final de forma agregada, se obtienen resultados que están muy relacionados con los obtenidos en el primer ejercicio presentado.Así, los sectores que mayormente aumentan la producción ante cambios en la demanda final, son: (41) servicios de mercado, seguido de (30) construcción y obras de ingeniería civil, (16) azúcar, (24) productos químicos, (22) papel e imprenta y (31) comercio, para mencionar los más importantes.

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Todas las veces, los impactos agregados se explican por el comportamiento de uno o más de sus componentes; éste es el caso de los servicios de mercado que en los dos ejercicios de simulación (agregado y desagregado) presentan los mayores impactos, y el azúcar y los productos químicos que generan importantes cambios en la producción, al incrementar tanto sus consumos de los hogares como las exportaciones.

El análisis de interdependencia, que permite concluir que tan “importante” puede ser un sector dentro del contexto de la producción de una economía, y combinarse con el análisis de impactos o complementarse. De los resultados obtenidos en los análisis de interdependencias, registrados en el Cuadro 10, y tomando la clasificación de los sectores, utilizando el índice de Rasmussen Ponderado17, se encuentra que los sectores denominados claves son los que generan el mayor crecimiento en la producción. Esta doble calidad se evidencia en los sectores (16) azúcar, (22) papel e imprenta (24) productos químicos (30) construcción; (31) comercio, (41) servicios de mercado y (42) servicios de no mercado, que tradicionalmente se han considerado importantes dentro de la economía del Valle del Cauca.

Estos sectores son los que se deben monitorear para conocer el comportamiento económico de la región y sobre los que hay que actuar para dinamizar la producción departamental.

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Cuadro 16. IMPACTOS DE DEMANDA.Número de elementos con cambios en el consumo intermedio

ante variaciones en la demanda final de un 10%.

Fuente: Autores

Como un elemento adicional al análisis de interdependencias y a las simulaciones de demanda, se estudia el número de elementos que presentan cambios ante los ejercicios de simulación. En este caso ya no son importantes las variables, sino las celdas o los elementos que tienen valores distintos a cero, los cuales se ven afectados por las variaciones en la demanda final y que representan las interrelaciones entre ellos18. Ante variaciones en la demanda final, el mayor número de elementos con cambios se encuentra en la variable Consumo del Gobierno, con un total de 275 sectores, lo que representa el 25.2% del total de elementos distintos a cero; seguido se encuentra el consumo de los hogares en el sector servicios de mercado, con un total de 262 elementos, es decir, el 24% y después las exportaciones al resto del país en los productos agrícolas elaborados, aceites y otros productos de la confitería con un total de 258, correspondiente al 23.6%.

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El consumo intermedio no solo es la variable que mayor capacidad tiene de incrementar la producción efectiva de toda la economía ante un incremento de su demanda, es también, la que genera mayores elementos de cambio en diferentes sectores; entre los principales se encuentran: (41) servicios de mercado, (31) comercio (13) productos agrícolas elaborados, aceites y otros productos de la confitería, (32) servicios de transporte terrestre, (16) azúcar, (22) papel e imprenta, (24) productos químicos; entre otros.

Son las principales variables y los sectores más representativos de la economía del Valle del Cauca, los que producen los mayores cambios y el mayor número de elementos modificados ante las simulaciones de demanda; pero también es de anotar que no todos los sectores con fuertes impactos en la demanda, producen cambios en el consumo intermedio, surgen nuevos sectores cuyo impacto no es importante, pero sí tienen una fuerte influencia cuando se generar cambios en los sectores del consumo intermedio, como son: (13) productos agrícolas elaborados, aceites y otros productos de la confitería, (14) productos lácteos, (26) muebles, otros bienes transportables; entre otros.

Gráfico 12. IMPACTOS DE DEMANDA.Número de elementos con cambios en el consumo

intermedio ante variaciones en la Demanada Final del 10%.

Fuente: Autores

5.3.2 Simulaciones de precios

En este caso se busca medir cuál es el impacto de las variaciones de los costos de los factores primarios, o de los componentes del valor agregado (remuneración a los asalariados, impuestos menos subvenciones sobre la producción e importaciones y el excedente bruto de explotación) y sobre las importaciones del resto del mundo y del resto del país.

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Las simulaciones consisten: primero, en incrementar cada uno de los componentes del valor agregado y las importaciones en un 10%, para cada uno de los sectores; con un total de 205 simulaciones. Posteriormente, incrementar en un 10%, simultáneamente, todos los componentes del valor agregado y las importaciones para cada uno de los sectores; con un total de 41 simulaciones.

Cuadro 17. IMPACTOS DE PRECIOS.Cambios en los precios al incrementarse en un 10% los precios de los

inputs primarios sectoriales y los precios de las importaciones.

Fuente: Autores

En este análisis las variaciones calculadas para el VBP, el PIB y las demás variables, reflejan modificaciones en estos agregados, debido al efecto del cambio en los precios y no en las cantidades producidas. Adicionalmente se mide el impacto sobre la economía en conjunto y no sobre cada uno de los sectores; esto para guardar coherencia con el análisis de impactos de

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demanda y presentar resultados de forma sintética. Sin embargo, de ser necesario, la información generada a partir de las simulaciones permite hacer los análisis sectoriales correspondientes.

El Cuadro 17 muestra los cambios en los precios de la producción al incrementarse en un 10% los precios de los inputs primarios y de las importaciones; en general, se puede observar que es la variable Excedente Bruto de Explotación – EBE, la que mayores impactos genera, principalmente en los sectores (31) comercio, (41) servicios de mercado; (24) productos químicos, (37) servicios de intermediación financiera, (30) construcción y obras de ingeniería civil, (12) carne y pescado y (2) productos agrícolas. Entonces el incremento en la remuneración a los factores capital y recursos naturales en los mencionados sectores, son los que generan un mayor incremento de precios, aun cuando ninguno de ellos genera incrementos superiores al 0.7% en el total de la producción (VBP) y al 0.58% en los bienes incluidos en el PIB.

Como se menciona en las simulaciones de demanda, los impactos dependen, por una parte, del valor inicial sobre el que se efectúa el incremento (valor que se toma como ponderador) y las interrelaciones sectoriales; así la producción (medida a través del VBP y el PIB) tendrá diferentes variaciones dependiendo del componente donde se produzca el incremento.

Lo anterior se hace evidente en los componentes del valor agregado, en donde 26 de los 42 sectores en los que se ha desagregado la economía vallecaucana registran un mayor valor de excedente bruto de explotación que de remuneración a los asalariados. Comparando los valores totales el EBE es una vez y media mayor que el RA; justificando así la preponderancia del EBE en los incrementos de precios.

Al analizar por componentes, se observa que de los treinta sectores con mayores porcentajes de incremento, 15 corresponden al excedente bruto de explotación, algunos de ellos ya reseñados arriba.

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Cuadro 18. IMPACTOS DE PRECIOS.Excedente bruto de explotación. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

Siete de los distintos componentes que se han considerado como más importantes, corresponden a remuneración a los asalariados (ver Cuadro 17) siendo los más representativos (42) servicios de no mercado, (41) servicios de mercado, (37) servicios de intermediación financiera y (31) Comercio, correspondiendo todos ellos al sector servicios. El primer componente de RA, perteneciente a un sector distinto al terciario, corresponde al sector (30) construcción y obras de ingeniería civil; sin embargo, debe recalcarse que ninguno de ellos genera un impacto significativo en el incremento de precios de la economía del Valle. El mayor incremento registrado ante un cambio en la remuneración a los asalariados es de 0.34% en el VBP y de 0.41% en el PIB, porcentajes que están por debajo de los incrementos que se generan por cambio en el excedente bruto de explotación.

Cuadro 19. IMPACTOS DE PRECIOS.Remuneración a los asalariados. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

Por último, las importaciones provenientes del resto del país como del resto del mundo, generan impactos de precios inclusive menores a los de las remuneraciones a los asalariados. La economía del Valle muestra que es más sensible a los cambios de precios en las importaciones provenientes del resto del mundo con respecto a los sectores (24) productos químicos, (27) metales, (28) maquinaria y (2) productos agrícolas. En cuanto a las importaciones provenientes de los demás departamentos del país, los

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sectores que más impulsan los cambio de precios son: (2) otros productos agrícolas y (3) Animales vivos.

Cuadro 20. IMPACTOS DE PRECIOS.Importaciones. Cambios porcentuales

Fuente: Autores

Para el caso del ejercicio de simulación, donde se miden los impactos generados por cambios en todos los componentes del valor agregado de los sectores, los resultados se pueden observar en el Cuadro 21.

Cuadro 21. IMPACTOS DE PRECIOS.Cambios en los precios al incrementarse en un 10% los precios de los

inputs primarios sectoriales y los precios de las importaciones.

Fuente: Autores

Los sectores que generan mayor aumento de precios, son en su orden: (31) comercio, (24) productos químicos y (2) otros productos agrícolas; sólo en el caso de los dos primeros, generan un aumento de precios superior al 1%, comercio en el VBP y productos químicos en el PIB.

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Para el caso del sector comercio, el incremento del 1.08% en los precios de la producción total lo explican los aumentos del 0.68%, generado por el EBE, el 0.21% por el RA y el 0.18% por los impuestos indirectos; para el caso de los productos químicos, el incremento en el PIB del 1.03% lo explican los aumentos generados en el EBE (0.36%), las importaciones provenientes del resto del mundo (0.53%) y la RA (0.11%).

De lo anterior se puede observar que los resultados obtenidos en este ejercicio de medición de impactos a nivel agregado por sector, son consistentes con el efectuado a nivel desagregado; así, los sectores que generan mayor incremento en la producción presentan, por lo menos, tres componentes del valor agregado que son muy sensibles al aumento de los precios; este es el caso, no sólo de (31) comercio y (24) productos químicos, sino el de (2) otros productos agrícolas y (30) construcción y obras de ingeniería civil.

En contraste con la anterior situación, se tienen los casos (22) papel e imprenta y (42) servicios de no mercado, cuyo impacto en los precios de la producción lo explica mayoritariamente un sólo componente, en el primer caso el EBE y en el segundo la RA.

Al relacionar los sectores, cuyos incrementos de costos generan mayor impacto en los precios de la economía, con la clasificación de los mismos en el contexto de interdependencia, se encuentra que los primeros 10 sectores en la clasificación de impactos [desde (31) comercio, hasta (42) servicios de no mercado, (ver Cuadro 10)] corresponden a sectores claves, utilizando el índice de Rasmussen ponderado; de este modo el sector (3) animales vivos, se constituye en el primer sector no clasificado como clave que impacta en mayor medida los precios. Lo anterior permite reiterar la pertinencia de la clasificación intersectorial, de acuerdo a su relación mutua con los demás sectores; en este caso, para identificar los sectores que mayor impacto generan en la producción o los precios de ésta en una economía.

Por último y para tener un elemento adicional de análisis, se presentan, por sectores, los componentes del valor agregado que mayor número de relaciones registran ante cambios en los costos; aquí también se corrobora que los sectores clave, es decir, con mayor relación hacia adelante y hacia atrás con los demás sectores, son los que generan mayor número de cambios en las relaciones entre sectores y los cuales se registran en el cuadrante de consumo intermedio.

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Ante variaciones en los precios, el mayor número de sectores que presentan cambios, es en la variable EBE, específicamente en el sector (37) servicios de intermediación financiera, con un total de 357 sectores, lo que representa el 32.7%, seguido del sector (31) comercio con un 31.3%. En el caso de la variable remuneración a los asalariados, el mayor número de cambios se presenta en los servicios de intermediación financiera y en servicios a las empresas con un total del 30.6% y 24.6% respectivamente.

Cuadro 22. IMPACTOS DE PRECIOS.Número de elementos con cambios en el consumo intermedio ante

variaciones en el valor agregado y las importaciones de un 10%.

Fuente: Autores

Grafico 13. IMPACTOS DE PRECIOS.Número de elementos con cambios en el Consumo

Intermedio ante variaciones en el Valor Agregado e Importaciones en un 10%.

Fuente: Autores